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公开(公告)号：CN108985061A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810734942.0
申请日：2018-07-05
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于模型融合的webshell检测方法，通过建立多个webshell检测模型并进行模型融合，再利用融合后得到的新模型进行webshell检测，识别是否是webshell；包括：训练基于静态特征的webshell检测模型和基于神经网络的webshell检测模型，通过支持向量机生成svmShell模型，通过神经网络生成nnShell模型；抽取训练数据集中数据的抽象语法树，将抽象语法树进行剪枝，作为长短时记忆网络的输入，生成lstmShell模型；将得到模型进行融合；对待测代码进行webshell检测。本发明方法能够提高检测效果，提高检测webshell的准确率，降低误报率。
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公开(公告)号：CN108985061B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201810734942.0
申请日：2018-07-05
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于模型融合的webshell检测方法，通过建立多个webshell检测模型并进行模型融合，再利用融合后得到的新模型进行webshell检测，识别是否是webshell；包括：训练基于静态特征的webshell检测模型和基于神经网络的webshell检测模型，通过支持向量机生成svmShell模型，通过神经网络生成nnShell模型；抽取训练数据集中数据的抽象语法树，将抽象语法树进行剪枝，作为长短时记忆网络的输入，生成lstmShell模型；将得到模型进行融合；对待测代码进行webshell检测。本发明方法能够提高检测效果，提高检测webshell的准确率，降低误报率。
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